如何在PddleDetetion中计算模型的参数量
时间: 2024-02-13 08:06:20 浏览: 21
在 PaddleDetection 中,可以使用 `paddledet.utils.checkpoints.CheckpointLoader` 类来加载一个模型,并通过其 `model_parameters_num` 属性来获取模型的参数量。具体操作步骤如下:
1. 导入需要的模块:
```python
from paddledet.utils.checkpoints import CheckpointLoader
from paddledet.core.workspace import load_config, merge_config
```
2. 加载模型:
```python
config_file = 'path/to/config/file.yaml'
model_file = 'path/to/model/file.pdparams'
config = load_config(config_file)
merged_config = merge_config(config)
model = CheckpointLoader(merged_config, model_file).model
```
3. 获取模型参数量:
```python
num_params = model.model_parameters_num()
print(f'Total number of parameters: {num_params}')
```
这样就可以在 PaddleDetection 中计算模型的参数量了。需要注意的是,这里的 `model_parameters_num()` 方法只会返回模型的权重参数量,不包括模型的其他参数量,例如偏置项的数量和 BN 层的参数量等。